Cómo la IA desbloqueará una personalización incomparable de la Experiencia del Cliente y del Empleado

La próxima fase de innovación en la IA impulsará la personalización a escala y ayudará a las organizaciones a ofrecer de manera eficiente experiencias fluidas y personalizadas.

El interés en la inteligencia artificial (IA) ha aumentado recientemente debido a la disponibilidad pública de la IA generativa fácil de usar. Estas innovaciones revolucionarán el enfoque de la industria de la experiencia para resolver problemas persistentes, como el crecimiento de las cargas de datos, la disminución de presupuestos, la escalabilidad de conocimientos, la promoción de la adopción, y más.

Medallia ha estado desarrollando capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial nativas, procesables y reflexivas desde el lanzamiento de su herramienta de Análisis de texto en 2008. Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y comprensión del lenguaje natural (NLU) de Medallia ahora admiten cientos de idiomas, modelos de aprendizaje automático orientados a la acción y más de 15000 temas previamente aprendidos, lo que permite experiencias personalizadas.

Desde entonces, hemos continuado desarrollando nuestras capacidades de inteligencia artificial en habla, texto y más, para proporcionar a las empresas perspicacias accionables y democratizadas sobre las experiencias. A principios de este año, superamos el millón de usuarios activos semanales que están aprovechando nuestras potentes capacidades impulsadas por la inteligencia artificial en la actualidad.

Con la profundidad de nuestros datos, 15 años de experiencia en inteligencia artificial y nuestro liderazgo en análisis de texto orientado a las personas, ahora estamos desarrollando la siguiente fase de innovaciones en IA para brindar una personalización de experiencias incomparable.

Tiempo de obtención de conocimiento más rápido con un análisis generativo y predictivo

¿No sería ideal si cualquier usuario de  tu plataforma de experiencia pudiera obtener exactamente la información que desea con una mínima formación y esfuerzo? Mientras la IA y el aprendizaje automático (ML) han facilitado considerablemente el análisis de grandes conjuntos de datos, el poder para extraer insights de esos datos a menudo sigue estando concentrado en manos de usuarios que se sienten más cómodos con estadísticas y análisis. El resultado es un tiempo lento para obtener insights en toda la organización y dificultad para ver y actuar sobre esa información vital.

Por ejemplo, un gerente regional tiene un tiempo limitado para descubrir qué está afectando a la métrica de satisfacción del cliente. Ciertamente no tienen tiempo para esperar ayuda para actualizar sus informes u obtener respuesta a sus preguntas. La IA debería permitir que el gerente regional (y otros usuarios) obtengan información predictiva generada sobre los datos de la experiencia mediante consultas o indicaciones simples. Ese gerente debería estar a sólo una pregunta de saber por qué algunas de sus ubicaciones están funcionando mejor que otras; La IA debería poder dar respuesta a esa pregunta de inmediato.

Con el tiempo, a medida que la IA conozca las necesidades específicas de cualquier usuario, las indicaciones y consultas deberían convertirse en un paso opcional. En cambio, la IA debería predecir y adaptar los conocimientos que el usuario quiere y necesita ver para desempeñar bien su función. La IA debería eliminar la pronunciada curva de aprendizaje al realizar análisis de causa raíz sobre lo que está sucediendo y por qué, proporcionando herramientas intuitivas y fáciles de usar que le permitan interactuar con sus datos.

La IA generativa es una tecnología principal que ayudará a lograr este objetivo, pero no será el único tipo de IA que será valiosa para este análisis. El análisis predictivo (análisis que utiliza datos para predecir tendencias o eventos futuros) debe basarse en la IA generativa y funcionar en conjunto con otros métodos. Estos análisis predictivos basados ​​en IA deberían permitir a las empresas adaptar las experiencias en función de esas predicciones, las preferencias de los clientes y otras métricas, para, en última instancia, lograr una resolución de problemas más rápida y una mayor satisfacción.

Dichos análisis deberían poder calificar lo no calificado, es decir, predecir y calificar la probabilidad de que un cliente o empleado realice una determinada acción si no actuamos sobre un tema determinado. Por ejemplo, la IA debería poder identificar los patrones en las interacciones y revelar los mayores factores de riesgo que conducen a la pérdida de clientes u otro resultado que le interese comprender, todo en el momento.

Automatiza lo mundano con herramientas inteligentes de Inteligencia Artificial mejoradas por personas

A medida que los presupuestos se reducen y la demanda de los clientes aumenta, cada empresa necesita encontrar formas novedosas de automatizar procesos para ofrecer altos niveles de servicio de manera consistente y al mismo tiempo mitigar la rotación de empleados.LAs automatizaciones aumentadas por IA son una solución beneficiosa para los empleados y clientes que luchan con estos problemas exactos.

Por ejemplo, los agentes del contact center tienen un tiempo extremadamente limitado para realizar todas las tareas requeridas por su trabajo. ¿No beneficiaría a los agentes automatizar las notas posteriores a la llamada o recibir automáticamente un resumen de las interacciones anteriores del cliente con la empresa para que puedan brindar un servicio mejor y más rápido? Los clientes obtendrían las respuestas que desean más rápido al reducir el tiempo necesario para que los empleados resuelvan los problemas. La carga de trabajo y el estrés de los empleados podrían reducirse paulatinamente con un gran impacto en los resultados y la satisfacción del cliente. Resumir automáticamente una interacción de atención al cliente puede ahorrarle a cada agente entre 15 y 60 segundos después de cada llamada o chat. Nuestro objetivo es automatizar lo mundano, no eliminar lo humano.

Pero el impacto potencial de las automatizaciones impulsadas por IA se extiende más allá de los casos de uso de los centros de contacto. La IA debería ayudar a automatizar tareas de una manera que libere inteligencia y recursos humanos para las tareas más complejas o de mayor valor agregado para cada empleado, al mismo tiempo que reduce los costos. La IA debería aumentar los flujos de trabajo humanos y mejorar las condiciones de trabajo, al tiempo que identifica y luego permite que las personas trabajen en interacciones que son de mayor valor, requieren inteligencia humana y son más satisfactorias, todo en menos tiempo. Al mismo tiempo, la IA debe escalar para proporcionar resúmenes, categorizaciones, respuestas y otras mejoras automatizadas que ayudarán a mantener la coherencia en cada programa de experiencia.

Estas automatizaciones también deberían permitir a los usuarios editar cómo la inteligencia artificial genera respuestas personalizadas u otro contenido generado para asegurar el cumplimiento de las políticas de la empresa, como limitar la cantidad de cupones otorgados a un cliente o el porcentaje de descuento permitido para detractores. Los empleados podrían sentirse tranquilos sabiendo que sus respuestas generadas cumplen con las normativas, ya que la IA aprende de manera consistente lo que es aceptable tanto a partir del comportamientos de otros empleados como de la configuración del administrador de la IA. Además, la IA debería proporcionar contexto y sugerencias a los empleados, identificando las conversaciones o acciones más adecuadas para que los empleados las lleven a cabo automáticamente o de manera manual. ¿El resultado? Interacciones consistentes y personalizadas con los clientes en todos los programas de experiencia. Las automatizaciones impulsadas por la inteligencia artificial deberían proporcionar, por lo tanto, a cada cliente una experiencia personalizada, independientemente de si esas automatizaciones requieren intervención humana o no.

Personalización de cada experiencia, desde los clientes hasta la primera línea

Ya hemos mencionado la personalización varias veces y hay una razón para ello. Los clientes están acostumbrados a proporcionar su feedback u otros datos a las empresas, tanto implícita como explícitamente, ya sea a través de chats, su comportamiento digital, respuestas a encuestas, reseñas, redes sociales, lo que sea. ¿Por qué no deberían esperar que esos datos se utilicen para que sus experiencias con tu marca sean más fluidas, personales y mejores?

Eso podría significar generar automáticamente respuestas completas y contextualmente precisas, así como acciones más adecuadas en respuesta a los comentarios de los clientes. La inteligencia artificial debería mejorar aún más las experiencias futuras que los clientes tienen con tu negocio al estar plenamente consciente de sus experiencias anteriores y proporcionar acciones más adecuadas en consecuencia. Si un cliente posee la consola de juegos de última generación que vendes, se sentiría molesto si toda tu publicidad es para una consola de juegos (o dispositivo/servicio complementario) que tendría más sentido para una consola de la generación anterior. Al aprovechar la inteligencia artificial para personalizar experiencias, tu negocio podría aumentar la lealtad a la marca, ofreciendo unicamente la información y los productos más relevantes a tus clientes.

Esto debería incluir IA que genere información sobre el comportamiento a partir de datos no lingüísticos, como digitales o de vídeo. La IA debería poder descubrir patrones en el comportamiento digital y utilizarlos para ayudar a los clientes proporcionándoles artículos o enlaces de ayuda específicos. El ahorro de tiempo por sí solo podría ser enorme para clientes y empleados. Pero yendo aún más lejos, la IA podría garantizar que los clientes obtengan exactamente lo que quieren antes de que te lo pidan. Si un huésped de un hotel siempre solicita información sobre el gimnasio, ¿por qué no enviar automáticamente información sobre el gimnasio, así como toallas adicionales a su habitación? Imagina este nivel de personalización, ampliado a toda tu empresa.

Prevemos que todos estos métodos de IA mantendrán un ciclo de feedback para perfeccionar continuamente los modelos de IA y brindar una personalización cada vez mayor para potenciar la satisfacción de los empleados y clientes. La IA debe adaptarse a nueva información en cada punto del journey, entrenándose dinámicamente con los datos generados en cada paso a través de cada señal. El resultado final debe ser una personalización incomparable para todos los que interactúan con tu empresa. Las posibilidades son infinitas con la visión, la experiencia y la IA adecuadas que permitan un ajuste infinito y una personalización adaptativa constante.

El futuro de la IA: racionalización y personalización del cliente

Nuestro objetivo es crear avances en la IA que aceleren los procesos de toma de decisiones y mejoren la eficiencia general, la accesibilidad y la facilidad de uso de los insights, impulsados ​​por la IA generativa y el análisis predictivo. También pretendemos hacerlo de manera responsable, teniendo en cuenta las regulaciones pertinentes y los estándares de seguridad de nuestros clientes, sin dejar de ser transparentes sobre cómo se utilizan sus datos.

Las automatizaciones impulsadas y aumentadas por la inteligencia artificial aliviarán las cargas de trabajo de los empleados y al mismo tiempo preservarán el toque humano esencial en las interacciones, prometiendo una mayor lealtad y satisfacción. Un elemento central de estos avances es el compromiso con la personalización, con la IA generando respuestas y acciones conscientes por el contexto basadas en el feedback y el comportamiento de los clientes, cultivando en última instancia la lealtad a la marca y experiencias más positivas y personales.

Nuestra visión está respaldada por décadas de experiencia, miles de millones de puntos de datos y filosofías de diseño que nos han permitido crear soluciones seguras, escalables y de nivel empresarial.

Para obtener más información sobre las capacidades presentes y futuras de la IA y la personalización, únete a nosotros en una discusión interactiva con Babak Hodjat. Hodjat es el inventor de la tecnología detrás de Siri de Apple y actual CTO-AI en Cognizant Technologies.